基于几何驱动的机器学习方法指导下制备小于5微米的PLGA微粒，用于气球导管药物输送——开放获取版本

《Analytical Methods》：Geometry Driven Machine Learning Guided Fabrication of Sub-5 μm PLGA Microparticles for Balloon Catheter Drug DeliveryOpen Access

　　

聚乳酸-羟基乙酸共聚物（PLGA）微粒被广泛用作可生物降解的药物递送载体，其粒径对药物的释放动力学、降解行为以及整体治疗效果有着重要影响。在PDMS微流控装置中制备小于5微米的PLGA微粒仍面临诸多挑战，包括剪切力控制困难、PDMS在有机溶剂中的膨胀问题以及高流速下的不稳定性。本研究通过在交叉连接型微流控装置中加入可调节剪切力的障碍物，从而在层流条件下实现更稳定的液滴破碎，进而成功制备出小于5微米的PLGA微粒。计算流体动力学模拟和初步实验表明，在距流体出口5微米处设置宽度为150微米的障碍物，可使液滴形成进入稳定滴落状态，使得未加障碍物时的液滴尺寸从10:1流速下的84±5微米和20:1流速下的32±3微米，降至有控制断裂后的8±0.7微米。随后，通过机器学习辅助优化模型找到了能在最佳条件下制备出3.6–4.5微米大小微粒的参数组合。在机器学习辅助优化过程中，多项式回归替代模型准确反映了流速比、障碍物宽度及障碍物位置之间的非线性关系。将该模型与随机网格搜索方法结合（共2000次搜索），得到了四种候选模型中的四种在实验中制备出的微粒尺寸误差均小于3%。最后，一种热响应型可生物降解聚合物粘合剂被用于在简化版的硅胶动脉模型中，实现未负载PLGA微粒在温度作用下附着在冠状动脉球囊导管上，并在球囊充气时实现部分微粒转移，为未来基于导管的药物递送研究提供了有力平台。

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? 2026 作者。由英国皇家化学学会出版

2026

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